초록

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본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 같은 모양의 객체에 대하여 그 객체의 무 게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 빠른 수행 시간에 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 복잡한 모양의 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형에 모두 적용 가능하며 열 린 곡선은 닫힌 곡선으로 간주한다.
• 본 논문에서는 객체 모양의 특징 추출을 위해 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 객체의 무게중심을 이응하여 같은 모양의 객체에 대하여 항상 특정 시작점을 찾음으로써 기존의 방법보다 빠른 수행시간에 윤곽선상의 거의 같은 우세점들을 찾는다.

제안 방법

• 객체 모양을 표현하는 우세 섬들을 찾기 위해 원, 타원, 대칭성을 가진 도형, 복잡한 도형 등의 닫힌 곡선, 열린 곡 선, 대칭성을 가진 도형 및 다각형 등의 여러가지 모양을 가진 객체에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 적용하여 그림 2에서와 같이 이미지 새 처)(모양 a)의 대칭(모양 b), 축소(모양 c), 확대(모양 d), 회 전(모양 e)시 우세 점들을 찾기 위해 다섯 가지의 모양을 이용하여 실험 및 분석을 하였다.
• 객체 모양을 표현하는 우세 섬들을 찾기 위해 원, 타원, 대칭성을 가진 도형, 복잡한 도형 등의 닫힌 곡선, 열린 곡 선, 대칭성을 가진 도형 및 다각형 등의 여러가지 모양을 가진 객체에 대하여 실험 및 분석을 하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 적용하여 그림 2에서와 같이 이미지 새 처)(모양 a)의 대칭(모양 b), 축소(모양 c), 확대(모양 d), 회 전(모양 e)시 우세 점들을 찾기 위해 다섯 가지의 모양을 이용하여 실험 및 분석을 하였다.
• 다각형 근사는 객체 모양의 유사성 비교시 윤곽선상의 점 들을 줄임으로써 얻은 우세 점들을 이웅한 객체의 모양을 표현하는 방법이다. 곡률 M기 공간에서 윤곽선상의 근접한 볼록한 부분(convex)과 오목한 부분(concave)의 세그먼트를 반복적으로 합병을 수행하는 알고리즘을 제안하였다[1]. 이 알고리즘은 세그먼트의 합병 단계에서 시간 북잡도가 CXn?)이다.
• 기존의 연구에서는 삼각 분할, 다각형 근사, 최소 경계 원 등을 이용하여 객체 모양의 특징을 표현하였으며 삼각 분할 과 다각형 근사 방법은。( 几勺姻几) 에서n?) 이며 춰 소 경계 원을 이용한 방법은 적용 범위가 제한적이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 객체의 모양을 표현하는 특징 인 윤곽선상의 우세 점들을 찾기 위해 개체의 무게 중심을 이용하며 같은 모양을 가진 객체에 대하여 항상 일정한 시 자점을 찾음으로써 우세 점들을 따르게 찾는다.
• 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험하기 위한 시스템을 윈도우 NT 4.0과 JDK 13을 사용하여 구현하였다.
• 영역 기반 방법은 객체 내부 정보와 윤곽선을 함께 고려한다. 본 논문에서는 경계 기반 방법을 이용하며 객체 모양의 특징은 직경, 면적, 중심, 전체 모양을 나타내는 사 각형 또는 삼각형[4] 등과 같은 전체적인 모양으로부터 추 출되는 전역적인 특징과 다각형 근사[1, 5, 7], 곡률[1], 모멘 트[2, 3], 체인 코드[5] 등과 같은 모양의 지역적인 영역으로 부터 추출되는 지역적인 특징이 있다.
• 이 알고리즘은 세그먼트의 합병 단계에서 시간 북잡도가 CXn?)이다. 윤곽선상의 모든 점에서 촤대 유클리디언 거 리를 지닌 두 개의 점을 찾는 단계를 포함하는 우세 점 추 줄 알고리즘을 제안하였다(5L 이 알고리즘은 윤곽선 상에서 최대 거리를 가진 두 개의 점을 찾을 때의 시간 북잡도는 。( 力勺이다. 그래프 기반의 우세 점 추출 알고리즘을 제 안하였다[7].
• 윤곽선상의 모든 점을 객체 모양의 식별에 이용한다면 시간이 많이 소모되므로 객체 모양의 특징인 우세 점들을 추 출하기 위해 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다.
• 제안한 알고리즘은 초기화를 포함하여 8단계로 구성되어 있으며 단계별 수행 절차는 다음과 같다. 이 알고리즘에서 찾은 시작점, 끝점 및 여러 개의 중간점들이 윤곽선상의 우 세 점들의 집합이 된다.
• 동일한 방법으로 점 m4, 점 m5를 찾을 수 있다. 지금까지 윤곽선상의 시작점 s와 끝점 e사이의 점들을 비교하여 우세 점들을 찾는 과정을 살 펴보았다. 또한 시작점 e와 끝점, 사이의 점들도 동일한 방법으로 적용한다면 모든 점에 대하여 객체의 모양을 표현하는 우세 점들을 모두 찾을 수 있다(f), 최종적으로 객체의 모양은 10개의 우세 점들로 표현된다(g).

성능/효과

• 본 논문에서는 객체 모양의 특징 추출을 위해 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 객체의 무게중심을 이응하여 같은 모양의 객체에 대하여 항상 특정 시작점을 찾음으로써 기존의 방법보다 빠른 수행시간에 윤곽선상의 거의 같은 우세점들을 찾는다. 그러나 무게중 심으로부터 동일거리를 가진 점들이 나타날 경우 정규화를 적용하는 것이 필요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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